Quart 和 Flask 是两个密切相关的 Python Web 框架，但它们在并发模型和适用场景上有本质区别。以下是两者的主要比较：
一、基本定位
表格
| 特性 | Flask | Quart |
|---|---|---|
| 类型 | 同步微框架（WSGI） | 异步微框架（ASGI） |
| 灵感来源 | 自研 | 基于 Flask API 设计 |
是否支持async/await | ❌ 原生不支持（需配合线程/进程） | ✅ 原生支持 |
| 兼容性 | — | 高度兼容 Flask 的 API（如路由、蓝图、请求对象等） |
二、核心差异
1.并发模型
- Flask：基于 WSGI，每个请求由一个线程或进程处理。在 I/O 密集型任务（如数据库查询、调用外部 API）中容易阻塞。
- Quart：基于 ASGI + asyncio，使用事件循环处理请求，支持非阻塞 I/O，能高效处理大量并发连接。
2.语法与代码迁移
- 将 Flask 应用迁移到 Quart 通常只需：
- 将
from flask import ...改为from quart import ... - 在视图函数前加
async def - 在异步操作（如
request.get_json()）前加await
- 将
python
编辑
# Flask @app.route('/review', methods=['POST']) def add_review(): data = request.get_json() # ... # Quart @app.route('/review', methods=['POST']) async def add_review(): data = await request.get_json() # ...3.数据库驱动
- Flask 常用同步库（如
psycopg2,SQLAlchemy） - Quart 推荐使用异步库（如
asyncpg,SQLAlchemy 1.4+ with async support） - 迁移时若涉及数据库，可能需要调整连接池和查询方式
4.性能表现
根据实测（如 CSDN 和 GitHub 示例）：
- 在相同硬件和 Gunicorn 配置下，Quart + asyncpg 的吞吐量可达 Flask + psycopg2 的 3 倍
- 平均响应延迟降低 2–3.5 倍
- 性能提升主要来自：
- 异步 I/O（避免线程阻塞）
- 使用
uvloop（更快的事件循环） - 高效的异步数据库驱动（如
asyncpg）
示例：简单 REST API
- Flask：～330 req/s
- Quart：～1160 req/s
三、部署方式
表格
| 框架 | 推荐服务器 | 命令示例 |
|---|---|---|
| Flask | Gunicorn + eventlet/gevent 或 uWSGI | gunicorn app:app |
| Quart | Gunicorn（带 uvicorn worker）或直接用 Uvicorn | gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker app:appuvicorn app:app |
注意：Quart 不能使用标准 WSGI 服务器（如普通 Gunicorn worker），必须使用 ASGI 兼容的 worker。
四、适用场景对比
表格
| 场景 | 推荐框架 |
|---|---|
| 快速原型、小型同步应用、教学 | ✅ Flask |
| 高并发 API、微服务、实时通信（WebSocket） | ✅ Quart |
| 已有 Flask 项目需提升性能且可接受小幅重构 | ✅ 考虑迁移到 Quart |
| 使用复杂 ORM（如旧版 SQLAlchemy）且不愿重写数据层 | ⚠️ Flask 更稳妥 |
五、总结
表格
| 维度 | Flask | Quart |
|---|---|---|
| 学习曲线 | 极低 | 低（熟悉 Flask 即可上手） |
| 异步支持 | 无（需 hack） | 原生支持 |
| 生态系统 | 极其丰富 | 复用 Flask 生态 + asyncio 库 |
| 性能 | 中等（同步瓶颈） | 高（尤其 I/O 密集型） |
| 实时能力 | 不支持 WebSocket | ✅ 内建 WebSocket 支持 |
💡建议：
- 如果你正在新开发一个高并发 API 服务或需要 WebSocket，直接选择Quart（或 FastAPI）。
- 如果是维护老项目或做简单网站，Flask 依然非常可靠。
- 若已有 Flask 项目且性能成为瓶颈，迁移到 Quart 是性价比很高的升级路径。
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